De voedingsmiddelenindustrie staat voor een grote opgave. De sector kampt met structurele personeelstekorten, voelt vanwege volatielere grondstofstromen de noodzaak om efficiënter te werken en moet aan steeds hogere kwaliteitseisen voldoen. Succesvolle inzet van AI en robotisering zou deze opgave aanzienlijk kunnen verlichten.
Ondernemingen zijn bij de inzet van nieuwe technologie vaak nog terughoudend, mede omdat we de lat voor machines vaak hoger leggen dan voor mensen. Van een ervaren kwaliteitsmedewerker accepteren we dat die op een slechte ochtend vijf producten onterecht afkeurt. Maakt een AI-camera dezelfde fout, dan heet het systeem al snel onbetrouwbaar.
We beoordelen mensen op hun gemiddelde prestaties, maar machines vaak op hun uitzonderingen. Onderzoekers noemen dit ‘algorithm aversion’: na een zichtbare fout wijzen proefpersonen een algoritme sneller af dan een mens, hoewel een goed werkend algoritme gemiddeld beter voorspelt.
Het is dus zaak om bij werknemers een grotere acceptatie te creëren om met nieuwe technieken te werken. Zo zijn mensen vaker bereid om een onvolmaakt algoritme te gebruiken wanneer zij de uitkomst ervan enigszins mogen aanpassen. Introduceer vernieuwingen daarom niet als ‘AI beslist vanaf maandag’, maar als tweede paar ogen dat afwijkingen markeert die de medewerker eventueel kan overrulen.
“Van mensen accepteren we fouten. Van machines veel minder snel.”
Rob Morren
Sector Banker Food
Geef medewerkers een stuur
Onderzoek naar mens-robotsamenwerking wijst dezelfde kant op: acceptatie is een voorwaarde voor succesvolle invoering. Medewerkers willen weten of hun vakkennis meetelt bij het gebruik en ze dus kunnen ingrijpen bij fouten en inefficiënties. Om die acceptatie te vergroten heeft het dus weinig zin om van hogerhand een businesscase te presenteren waarin eenvoudig wordt gesteld dat robotisering leidt tot minder arbeid, minder stilstaande machines en in drie jaar wordt terugverdiend.
In gesprekken met bedrijven merk ik regelmatig: de rekensom klopt, maar er is twijfel of mens en organisatie er voldoende klaar voor zijn. Een investering kan op papier aantrekkelijk zijn, maar tegenvallen als processen niet worden aangepast, data onbetrouwbaar zijn of medewerkers het systeem niet omarmen. Het vermogen om technologie te implementeren, ervan te leren en toepassingen op te schalen bepaalt mede of een ogenschijnlijke logische rekensom ook in de praktijk klopt.
“Robotisering en AI vragen niet alleen om kapitaal en technologie, maar vooral om veranderkracht van organisaties.”
Rob Morren
Sector Banker Food
Een brede kijk op investeringen
Een toekomstbestendige investeringsbeslissing vraagt daarom om een bredere kijk dan enkel focus op rendement en terugverdientijd. Ondernemers en financiers kunnen ook kijken naar of iedereen in de organisatie voldoende wordt betrokken bij het implementeren van nieuwe technieken, dat medewerkers hiervoor goede opleidingen krijgen en dat ze tegelijk in hun waarde worden gelaten en zich verantwoordelijk blijven voelen.
Robotisering en gebruik van AI is daarmee zowel een technisch en financieel vraagstuk als een organisatorische opgave. De veranderkracht van een onderneming bepaalt in hoge mate de adoptiegraad van innovatie, en daarmee automatisch de terugbetalingscapaciteit. Bedrijven die techniek en organisatie in samenhang ontwikkelen, vergroten de kans op succesvolle implementatie en op een toekomstbestendig verdienmodel.
Deze publicatie is eerder verschenen op VMT.nl
Over de auteur
Rob Morren is Sector Banker Food. Rob praat graag met ondernemers over belangrijke ontwikkelingen zoals: samenwerking binnen ketens, bedrijfscultuur, consumentengedrag, verduurzaming en de impact hiervan op de bedrijfsstrategie.
Lees verder in de foodsector
De Nederlandse foodsector is koploper op het gebied van efficiency en export. Robotisering, digitalisering en duurzaamheid zijn belangrijke thema’s waarop ondernemers zich onderscheiden ten opzichte van veel internationale concurrenten.
